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クロスデータセットにおける行動識別器の学習アルゴリズム

クロスデータセットにおける行動識別器の学習アルゴリズム

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カテゴリ: 論文誌(論文単位)

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門

発行日: 2015/12/01

タイトル(英語): Classifier Learning Algorithms for Cross-Dataset Action Recognition

著者名: 鈴木 嵩史(名古屋大学大学院情報科学研究科),ワン ユ(名古屋大学大学院情報科学研究科),加藤 ジェーン(名古屋大学大学院情報科学研究科),間瀬 健二(名古屋大学大学院情報科学研究科)

著者名(英語): Takayuki Suzuki (Graduate School of Information Science), Yu Wang (Graduate School of Information Science), Jien Kato (Graduate School of Information Science), Kenji Mase (Graduate School of Information Science)

キーワード: 行動認識,セルフトレーニング,クロスデータセット,特徴次元選択,データ選択  action recognition,self-training,cross dataset,feature selection,data selection

要約(英語): In action recognition, in order to obtain high performance classifiers, it is necessary to feed the training algorithms enough labeled data. Since labeling is a very expensive task, it is important to develop approaches which can efficiently reuse existing labeled data. In this work, we consider the task of utilizing labeled data from one dataset (source dataset) to train action classifiers for data from another completely unlabeled dataset (target dataset). We propose a novel approach for such a task by extending the well-known self-training algorithm to including data selection or feature selection. The superior of our approach has been confirmed by benchmark datasets.

本誌: 電気学会論文誌C(電子・情報・システム部門誌) Vol.135 No.12 (2015) 特集:電気・電子・情報関係学会東海支部連合大会

本誌掲載ページ: 1574-1582 p

原稿種別: 論文/日本語

電子版へのリンク: https://www.jstage.jst.go.jp/article/ieejeiss/135/12/135_1574/_article/-char/ja/

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